circle3; /************************************************************************ 函数名：poinToPont 功能： 计算点到点的距离...LINE line1 直线ax+by+c=0 返回值：点到线的距离 **********************************************************...、点到线的距离，判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交 日期：2013-06-20 */ #include #include #include...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线的距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线的距离n"); printf("请输入点的坐标...%lf",&line1.a,&line1.b,&line1.c); printf("点到线的距离为：%.3lf",poinToLine(point3,line1)); printf("n");
首先知道线要素由点要素数组points构成，points可以是CPoint类型、Point类型、或者自定义类型。...要判断Point类型的点p是否在由points组成的线要素上，只需要遍历计算该点到每一条线的距离，来判断点是否在线要素的某一部分上。...是vector数组，这一句得到数组长度，即点的个数 for (int i = 0; i < pointNum - 1; i++) { p1 = points->at(i); p2 = points...; distance = abs(p->x*dy + p->y*(p2.x - p1.x) + (p1.x*p2.y - p2.x*p1.y)) / sqrt(dx*dx + dy*dy); //点到直线的距离公式...（先通过p1,p2用两点式求出直线的表达式，再套距离公式）；abs()为取绝对值函数，sqrt()为开根号函数 if (distance 的距离小于容差3，就认为该点在直线上
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用k表示步数（1 、2 、3）： 当k=3,有三个出发点:m4、m5、m6,出发点到下个点的距离记做dk(mi,mj)。...出发点到m7的最短距离记做：f3(m4)、f3(m5)、f3(m6),可知：f3(m4)=d3(m4,m7)、f3(m5)=d3(m5,m7)、f3(m6)=d3(m6,m7)值分别为f3(m4)=3，...6 NaN 总的出发点和目的点之间的距离寻优代码如下： clear all %不同阶段对应的出发点 x=NaN*ones(3,3); x(1,1)=1;x(1:2,2)=[2,3];x(1:3,3)...=(4:6)'; v=cell(3,4);v{1,4}=0;v{2,4}=0;v{3,4}=0;%用于储存x,x1之间的距离的原包组， w=zeros(3,4);%构建用于存储当前出发点到终点的最近距离的矩阵...6,d(m(i))==4&d1==7,d(m(i))==5&d1==7,d(m(i))==6&d1==7]; v{m(i),k}=dd1*distan; %当前出发点到终点的距离最近距离
题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。
关于IEEE的浮点数标准关键要记住几个特殊情况： 所有的有限数都小于+∞ 所有的有限数都大于-∞ －∞小于+∞ 任何包含了NaN的表达式结果也是NaN 任何得到NaN的表达式转为bool为false...二维直线的一般式 Ax+By+C=0 中，点(a,b)到线的距离为： ?...此时如果α，β，γ中有哪个坐标在[0,1]之外，则表示这个点在此三角形外 那么重心坐标的好处在哪里呢，好处在于我们可以轻松从坐标α，β，γ中很方便地进行图形学中很关键的三角形颜色插值，而且可以很简单地得到点到边的距离比值...，从下图中可以看到，由于平行线距离只差一个常量的原因，如果我们假设边到另一个顶点的距离为1，则坐标分量就是距离的比值了 ?...第二种是几何法，运用前面说到的距离比值的特性，我们先按照点法式列出如下的方程，只有当x，y恰好在ab构成的直线上时值才会为0 ? 那么如果我们此时代入的点不在线上，必然得到的函数值就是点到直线的距离。
功能：两圆的最短距离 CogDistanceLineCircleTool 功能：线到圆的最短距离 CogDistanceLineEllipseTool 功能：线到椭圆的最短距离 CogDistancePointCircleTool...功能：点到圆的最短距离 CogDistancePointEllipseTool 功能：点到椭圆的最短距离 CogDistancePointLineTool 功能：点到线的最短距离 CogDistancePointPointTool...功能：点到点的最短距离 CogDistancePointSegmentTool 功能：点到线段的最短距离 CogDistanceSegmentCircleTool ....功能：线段到圆的最短距离 CogDistanceSegmentEllipseTool 功能：线段到椭圆的最短距离 CogDistanceSegmentLineTool 功能：线段到线的最短距离...功能：从线扫相机获得图像 CogPixelMapTool 功能：定义输入图像与输出图像之间的映射 CogPolarUnwrapTool 功能：将输出图像部分转换为输出图像 CogSobelEdgeTool
2021-04-23：TSP问题 有N个城市，任何两个城市之间的都有距离，任何一座城市到自己的距离都为0。所有点到点的距 离都存在一个N*N的二维数组matrix里，也就是整张图由邻接矩阵表示。...现要求一旅行商从k城市 出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的k城，返回总距离最短的路的 距离。参数给定一个matrix，给定k。...min := math.MaxInt32 //Integer.MAX_VALUE; // start 城市在status里去掉之后，的状态
0(如NaN),不是数时为1 nan_index = find(isnan(options)==1); %将denfault_options中对应位置的参数赋值给options中不是数的位置...options(nan_index) =default_options(nan_index); if options(1) 的指数小于等于1 error...标量,表示聚合中心数目,即类别数 % expo ----隶属度矩阵U的指数 % 输出： % U_new ----迭代计算出的新的隶属度矩阵..., data) % 计算样本点距离聚类中心的距离 % 输入： % center ---- 聚类中心 % data ---- 样本点 % 输出： % out ... %每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离 out(k,:) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)
odometry低频位姿精估计，是在世界坐标系下，通过点到线，点到面的距离，得到世界坐标系下的雷达位姿估计优化。...j为最近点，然后再j所在scan的相邻scan中，找到l点。 距离约束： 点到线的距离计算公式如下：原理是目标点到两个原始点组成的两个向量构成的平行四边形面积/底边长度。...这个判断方法同NICP算法的平面法向量计算。解释参考 利用得到的直线的方向向量在该点附近构造2个邻近点，同odom使用同样点到线的距离约束方程进行约束。...代码文件：lidarFactor.hpp 定义ceres的代价结构体及仿函数 LidarEdgeFactor odom和map中点到线约束结构体及仿函数：使用2个临近点(j,l)确定直线，点到直线的距离作为约束...点到面匹配，得到初始定位信息，高频输出10hz laserMapping：将点云分块处理，寻找最近邻的匹配点，且用于计算点云簇的法向量，类似point-to-plain方法，实现点到线及点到面的约束
输入变量（pytorch–>variable，tensorflow–>placeHolder） model Sequece单一输入输出模型 ， 通过model.add添加层（类似pytorch） model...layer.dense 线性变换+激活(全连接层)，默认relu layer.concatenate合并两输入个张量 layer.lambda添加表达式层 lambda x:x**2 处理梯度消失(loss保持不变，输出全是...0)和爆炸（loss出现nan）： 梯度爆炸，BN、L1、L2正则化，减小整体数值 https://blog.csdn.net/qq_32002253/article/details/89109214...https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/83068421 sklearn cluster 聚类分析 kmeans 分类 随机选取k个样本点 计算所有点到...k个样本点的距离，选取最近的点分类 计算分类的重心点，重覆2、3步骤，直到样本点稳定 means-shift 目标跟踪 随机选取样本点 选取样本点到半径R范围内的点为向量（半径内所有点分类+1），所有向量相加移动样本点
PCK - Percentage of Correct Keypoints 关键点正确估计的比例 计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage...gt 关键点的距离 dist(1,:,imgidx) = sqrt(sum((pred(:,:,imgidx) - gt(:,:,imgidx)).^2,1))....headSize = getHeadSizeAll(annolist_test_flat(single_person_test_flat == 1)); % 计算预测的关键点与 gt 关键点间的归一化距离...rect) SC_BIAS = 0.6; % 0.8*0.75 headSize = SC_BIAS*norm([rect.x2 rect.y2] - [rect.x1 rect.y1]); # head 的两个点间的距离..., symmetry_joint_id, joint_name, eval_name) % 设定选定的参考点：reference_joints_pair = [3, 10]; % 右肩点到左臀点
AxisPosition.Left; // 坐标轴位置 this.PositionTier = 0; // 坐标轴离图表的距离...60; // 主刻度划分份数 this.AxisDistance = 0; // 坐标轴和图表的距离...this.AxisTitleDistance = 4; // 坐标轴标题和标签的距离 this.AxisTickToLabelDistance...= 4; // 坐标轴刻度和标签的距离 this.DataMaximum = double.NaN; // 数据最大值...this.DataMinimum = double.NaN; // 数据最小值 } 2、其它属性 CropGridlines // 是否在开始和结束位置裁切与坐标轴垂直的网格线
，你必须知道雷达的坐标、方位角与库长 项目方法 azimuth_range_to_lat_lon 是 MetPy 库中的一个函数，用于将极坐标系统中的方位角和距离位置转换为经纬度坐标。...ranges (array-like)：从极点（即坐标系统的原点）到各点的距离数组。通常以米为单位。 center_lat (float)：极点的纬度，以十进制度数表示。...center_lon (float)：极点的经度，以十进制度数表示。 geod (pyproj.Geod or None, 可选)：用于前向方位角和距离计算的 PyProj Geod 对象。...如果你的数据不是以 pint.Quantity 的形式提供，确保它们是以正确的单位（例如，方位角为度，距离为米）给出的。...# 图形内网格的透明度 linestyle="--", # 网格线的线型 x_inline=False, # 禁止x标签显示在图框内部 y_inline=False, #
就像之前的那个例子，我用几何距离，即直观又好理解，如下图的两个橙色线段，这就是几何间隔，也即点到线段的几何距离。 ? 几何距离的公式是什么？...试想一下，我们同比例缩放f(x)中系数w与b的值，线还是那条线，但点到线的距离就变了，等比例的放大或缩小。而几何间隔则没有这个问题，因为它除了图中的那个分母。...缩放w和b的时候，点到线的距离还是不变的。 另外，这是一个点到超平面的几何间隔，全部样本到一个超平面的几何间隔呢？...就是距离超平面最近的那个点，到超平面的几何间隔，即，所有点到超平面的几何距离中，最小的那个。...① 用几何间隔来衡量点到超平面之间的距离 ② 一组样本中，将距超平面最近的点到超平面的距离，作为这组样本到超平面的距 ③ 寻找的那个超平面，是可以使该组样本到它的距离最大，即能最好的讲样本分开。 ?
初始化距离矩阵: 我们将距离矩阵 dist 初始化为邻接矩阵的值，且对角线（即顶点到自身的距离）设为 0。 3. Floyd-Warshall 算法主循环: 通过三重循环更新每对顶点之间的最短路径。...检测负权重环: 使用结果距离矩阵检查是否有任何顶点 i 的自我距离 dist[i][i] 小于0。 5. 输出结果: 最后输出是否存在负权重环以及最短路径矩阵。...若存在某个节点到自身的距离为负数，则说明存在负权环路。...因此，我们可以在Floyd-Warshall算法执行完成后，检查所有节点到自身的最短路径距离。...DetectNegativeCycle 函数：检查 Floyd-Warshall 算法的输出矩阵的对角线元素，判断是否存在负权重环路。
% 子函数3 function out = distfcm(center, data) % 计算样本点距离聚类中心的距离 % 输入： % center ---- 聚类中心 % data...---- 样本点 % 输出： % out ---- 距离 out = zeros(size(center, 1), size(data, 1)); for k = 1:size(center..., 1), % 对每一个聚类中心 % 每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离 out(k, :) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center...0(如NaN),不是数时为1 nan_index = find(isnan(options)==1); %将denfault_options中对应位置的参数赋值给options中不是数的位置...options(nan_index) = default_options(nan_index); if options(1) 的指数小于等于1 error
，遍历这层棋盘的格子，判断以该格子的列和对角线的平行线上是否存在过皇后 若放置皇后，则需要对放置的格子所在的列和对角线的平行线进行标记，并将其记录在答案数组中 递归处理上述过程，直到将皇后放置完毕，此时遍历答案数组输出一次排列...接下来 m 行，每行包含两个整数 a 和 b，表示存在一条从 a 走到 b 的长度为 1 的边。 输出格式 输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。...接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。 输出格式 输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。 如果路径不存在，则输出 −1。...输出格式 输出一个整数，表示从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离。 如果不存在满足条件的路径，则输出 impossible。...接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。 输出格式 输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
2、降维 当需要使用PCA，将样本数据从二维降到一维，即可以理解成在平面上，找到一个向量，使得平面上的所有点到该向量的垂直距离的总和最短，如下图所示： ? 三维降维到二维如下图所示： ?...上图画出了红线和粉线，粉色的即错误的pca的结果，可以看出所有点到这个粉线的投影误差都非常大这个就是不正确的pca。而红色的线，相比之下，所有点到其的投影误差就非常小了。...4、PCA与线性回归区别 上面PCA的例子，看起来非常像线性回归，然而实际上，PCA并不是线性回归。 线性回归，其二维图像的含义是，对于1个特征x，输出结果是y，即线性回归的纵轴是输出的标签y。...因此，线性回归最终找到的线，其目的是让所有的样本的点距离这条线的纵向距离的和最小。 相比之下，PCA的图，是两个特征组成的图，x1和x2没有关联，只不过是一个样本的两个特征。...其拟合的线，目的是使每个样本到这个线的垂直距离（即最短距离）的和最小。如下图所示，左边为线性回归的图，右边为PCA的图： ?
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